Публікація: Дослідження архітектур CNN, RNN та ViT для автоматичного розпізнавання емоцій за мімікою людини з метою створення адаптивних інтелектуальних систем
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єктом дослідження є архітектури Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Vision Transformer для розпізнавання емоцій людини.
Метою роботи є порівняння та аналіз різних архітектур нейронних мереж для задач розпізнавання емоцій та для подальшої їх інтеграції у веб-додатки з використанням технологій Flask (бекенд) та React (фронтенд). Проведено аналіз існуючих досліджень у сфері емоційного аналізу за мімікою, виконано огляд найпоширеніших архітектур нейронних мереж (Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Vision Transformer), розроблено веб-додаток для інтеграції аналізу мімічних даних у реальному часі, проведено експериментальне порівняння продуктивності нейронних мереж за ключовими метриками: точність, площа під кривою (AUC), показник F1, затримка, пропускна здатність і простота інтеграції.
Опис
Ключові слова
архітектура CNN, архітектура ViT, архітектура RNN, автоматичне розпізнавання емоцій, міміка людини
Бібліографічний опис
Ющенко А. С. Дослідження архітектур CNN, RNN та ViT для автоматичного розпізнавання емоцій за мімікою людини з метою створення адаптивних інтелектуальних систем : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / А. С. Ющенко; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 78 с.